論文の概要: An Ensemble Approach to Question Classification: Integrating Electra
Transformer, GloVe, and LSTM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06828v2
- Date: Fri, 25 Aug 2023 23:49:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 20:56:41.054842
- Title: An Ensemble Approach to Question Classification: Integrating Electra
Transformer, GloVe, and LSTM
- Title（参考訳）: 質問分類へのアンサンブルアプローチ:エレクトラ変換器、GloVe、LSTMの統合
- Authors: Sanad Aburass and Osama Dorgham
- Abstract要約: 本研究では,Electra,GloVe,LSTMモデルの強みを組み合わせた質問分類のための革新的なアンサンブル手法を提案する。
このモデルは、よく認識されたTRECデータセットで厳密にテストされ、これらの異なる技術の統合がより優れた結果をもたらすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Natural Language Processing (NLP) has emerged as a crucial technology for
understanding and generating human language, playing an essential role in tasks
such as machine translation, sentiment analysis, and more pertinently, question
classification. As a subfield within NLP, question classification focuses on
determining the type of information being sought, a fundamental step for
downstream applications like question answering systems. This study presents an
innovative ensemble approach for question classification, combining the
strengths of Electra, GloVe, and LSTM models. Rigorously tested on the
well-regarded TREC dataset, the model demonstrates how the integration of these
disparate technologies can lead to superior results. Electra brings in its
transformer-based capabilities for complex language understanding, GloVe offers
global vector representations for capturing word-level semantics, and LSTM
contributes its sequence learning abilities to model long-term dependencies. By
fusing these elements strategically, our ensemble model delivers a robust and
efficient solution for the complex task of question classification. Through
rigorous comparisons with well-known models like BERT, RoBERTa, and DistilBERT,
the ensemble approach verifies its effectiveness by attaining an 80% accuracy
score on the test dataset.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は人間の言語を理解し、生成するための重要な技術として登場し、機械翻訳や感情分析などのタスクにおいて重要な役割を担っている。
nlp内のサブフィールドとして、質問分類は要求される情報の種類を決定することに焦点を当て、質問応答システムのような下流アプリケーションのための基本的なステップである。
本研究では,Electra,GloVe,LSTMモデルの強みを組み合わせた質問分類のための革新的なアンサンブル手法を提案する。
このモデルは、よく認識されたTRECデータセットで厳密にテストされ、これらの異なる技術の統合がより優れた結果をもたらすことを示す。
Electraは複雑な言語理解のためのトランスフォーマーベースの機能を提供し、GloVeは単語レベルのセマンティクスをキャプチャするためのグローバルなベクトル表現を提供し、LSTMは長期依存をモデル化するためのシーケンス学習能力に貢献している。
これらの要素を戦略的に融合させることで、我々のアンサンブルモデルは質問分類の複雑なタスクに対して堅牢で効率的な解を提供する。
BERT、RoBERTa、DistilBERTといった有名なモデルとの厳密な比較を通じて、アンサンブルアプローチは、テストデータセットで80%の精度スコアを取得することによって、その有効性を検証する。
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